BP神经网络在估算模式非系统性预报误差中的应用

摘要：

基于数值天气预报误差在时间上的相依性,采用BP神经网络方法建立预测数值模式非系统性预报误差的模型,并利用2003-2007年T213模式分析场和24 h高度预报场资料验证了该模型的预测能力,结果表明:所建立的3层BP神经网络模型对未来24 h的非系统性预报误差有较好的预估能力,对大多数样本而言所估测的非系统性预报误差的分布特征和其真值较为一致.BP神经网络模型估测的非系统性预报误差可以在系统性预报误差订正的基础上进一步对预报做出修正,其订正效果好于仅进行系统性预报误差订正的效果.

关键词：BP神经网络、数值天气预报、预报误差、非系统误差、误差订正

所属期刊栏目：34

分类号：P49(应用气象学)

资助基金：公益性行业气象科研专项GYHY201206009;国家重点基础研究发展计划973项目2013CB430102;国家自然科学基金项目41275102,40875063;兰州大学中央高校基本科研业务费专项lzujbky-2013-k16;新世纪优秀人才支持计划项目NCET-11-0213

在线出版日期：2016-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1751-1757